Особенности взаимосвязи между важными макроэкономическими новостями и движением цен на активы. Прогнозирование будущих денежных потоков, цен на активы и котировок фондовых рынков. Описание используемых моделей. Краткосрочная реакция доходностей.
При низкой оригинальности работы "Влияние изменения индикаторов фондового рынка на цены акций российских компаний", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
В основе данной зависимости лежит классическая модель ценообразования активов, согласно которой стоимость каждого актива определяется приведенной стоимостью будущих финансовых потоков, которые можно будет получить с помощью данного актива. Также стоит отметить, что согласно теории о формах эффективности рынков, умеренная форма которой утверждает, что котировки должны учитывать в себе всю имеющуюся в открытом доступе информацию. Если переходить к более практической ситуации, то перед публикацией всех макроэкономических индикаторов появляются консенсус-прогнозы, значения которых уже учитываются в цене акций до появления фактического значения индикатора. То есть рынок отреагирует на публикацию показателя только, если его фактическое значение будет отличаться от прогнозной величина, значение которой учитывалось в ценообразовании. Кроме того, в рамках существующих тенденций по общей глобализации финансовых и торговых потоков увеличивается взаимная реакция экономик друг на друга и на финансовые рынки других стран, поэтому в данной работе анализируется влияние на российский фондовый рынок внешних новостных шоков, а именно публикаций макроэкономических индикаторов США.Сделано это для приведения всех индикаторов к единообразному виду, так как новость об увеличении инфляции в США с 0,1% прогноза до 0,2% (то есть в 2 раза) и известие об изменении безработицы с 7% прогноза до 14% (также в 2 раза) должно вызвать разную по силе реакцию на фондовом рынке. Для этого рассчитывается корень из дисперсии его доходностей во время публикации (10 минут до события и 20 минут после новости) и находится его отношение к нормальной волатильности индекса в данный день до событийного окна (период с 40-й минуты до публикации до 10-й минуты перед публикацией). Внизу таблиц указаны графики средних значений накопленной "нетипичной" доходности индекса во время событийного окна публикации индикатора (в разрезе типа публикации и бизнес-цикла).3 строки выше показывают результаты тестирования t-теста Стьюдента на значимость полученных результатов "нетипичной" доходности в 1-ю минуту после публикации (1мин), накопленную доходность в первые 2 минуты (2мин) и накопленную "нетипичную" доходность котировок за весь период событийного окна (Car). 1мин **** Не значимо Не значимо Не значимо Не значимо **** Не значимо Не значимо Не значимо 2мин *** Не значимо Не значимо Не значимо Не значимо *** Не значимо ** Не значимоВ данной работе анализируется взаимосвязь между публикациями 9 макроэкономических индикаторов (ИПЦ, заказы на товары длительного пользования, продажи на вторичном рынке жилья, уровень безработицы, изменение числа занятых в несельскохозяйственном секторе, индекс деловой активности в непроизводственном секторе, индекс деловой активности в производственном секторе, базовый индекс розничных продаж, индекс доверия потребителей) и котировками российского фондового рынка за период с 2008 по 2016 год. В долгосрочной перспективе значимое влияние на российский фондовый рынок оказывает базовый индекс потребительских цен (ИПЦ) в США, оба индикатора рынка труда, также оба индекса деловой активности, а также базовый индекс розничных продаж в США. При публикациях ИПЦ инвесторы значимо реагируют на информацию о снижении инфляции в кризис и, наоборот, о повышении инфляции во время экономического подъема, при этом зависимость котировок имеет отрицательное направление. Реакция на заказы на товары длительного пользования, продажи на вторичном рынке жилья является значимой в некоторые промежутки времени, но слабой и разнонаправленной, поэтому подтверждается влияние скорее на волатильность. Что касается индекса деловой активности в производственном секторе, то реакция на отрицательное значение данного индекса в кризис являлась значимой в первые минуты, но после этого угасала.
План
Оглавление
Введение
Обзор литературы
Методология
Описание индикаторов
Описание исследования
Описание используемых моделей
Эмпирические результаты
Краткосрочная реакция доходностей
Заключение
Список литературы
Введение
Взаимосвязь между важными новостями и движением цен на активы, как ответ на публикуемую информация, является одной из основных тем для исследований финансового рынка. В основе данной зависимости лежит классическая модель ценообразования активов, согласно которой стоимость каждого актива определяется приведенной стоимостью будущих финансовых потоков, которые можно будет получить с помощью данного актива. Объем данных потоков зависит от уровня потребления, уровня инвестиций, проводимой в стране монетарной политике и других макроэкономических параметров. Поэтому макроэкономические новости должны влиять на прогноз по будущим денежным потокам, и, следовательно, на цены активов и котировки фондовых рынков.
Также стоит отметить, что согласно теории о формах эффективности рынков, умеренная форма которой утверждает, что котировки должны учитывать в себе всю имеющуюся в открытом доступе информацию. То есть макроэкономические новости повлияют на доходность финансовых рынков только, если появится какая-либо новая информация. Если переходить к более практической ситуации, то перед публикацией всех макроэкономических индикаторов появляются консенсус-прогнозы, значения которых уже учитываются в цене акций до появления фактического значения индикатора. То есть рынок отреагирует на публикацию показателя только, если его фактическое значение будет отличаться от прогнозной величина, значение которой учитывалось в ценообразовании. Если оценить эту реакцию рынка на новую информацию, то можно определить: · По силе реакции - "важность" данного индикатора для инвесторов;
· По направлению реакции - оценку инвесторами влияния данного индикатора на будущие финансовые потоки;
цена актив макроэкономическая новость
· По скорости реакции - уровень эффективности финансового рынка.
Кроме того, в рамках существующих тенденций по общей глобализации финансовых и торговых потоков увеличивается взаимная реакция экономик друг на друга и на финансовые рынки других стран, поэтому в данной работе анализируется влияние на российский фондовый рынок внешних новостных шоков, а именно публикаций макроэкономических индикаторов США.
Для этого будут использованы сразу несколько методов анализа, результаты которых возможно сравнивать и делать более детализированные и обоснованные выводы, что позволяет избежать смещения результатов изза недостатков отдельных методов анализа. В данной работе проводится анализ долгосрочной зависимости между индикаторами США и динамикой российского фондового индекса с помощью E-GARCH модели.
Затем проводится анализ краткосрочной реакции инвесторов на публикацию индикаторов и появление на рынке новой информации в виде отклонения фактического значения показателя от прогнозного. Анализ проводится отдельно для плохих и хороших новостей, а также весь анализируемый период с 2008 по 2016 год разделен на 3 промежутка в зависимости от бизнес-цикла. С помощью стандартных регрессий оценивается влияние публикаций на изменение доходности и волатильности на время событийного окна, которое учитывает 10 минут до публикации и 20 минут после нее. Вторым методом оценки краткосрочной реакции является событийный анализ, с помощью которого на аналогичном промежутке событийного окна оценивается величина "нетипичной" доходности на рынке. При этом с помощью теста Стьюдента оценивается значимость данной доходности за 1-ю и первые 2 минуты после публикации (что позволит проанализировать эффективность рынка в целом и дает дополнительную информацию о "важности" индикаторов для инвесторов), а также накопленную доходность за весь период событийного окна.
Объектом исследования является российский фондовый рынок. Предметом исследования является зависимость изменения котировок фондового рынка России от макроэкономических индикаторов США. Основной целью исследования является нахождение важных индикаторов для российских инвесторов, на чьи публикации значимо реагирует российский фондовый рынок. Помимо основной задачи в выявлении долгосрочной и краткосрочной зависимости между финансовым рынком России и индикаторами, отражающими состояние экономики США, дополнительными задачами можно считать оценку общей эффективности российского фондового рынка, которая основывается на скорости и силе реакции рынка на новую информацию. Также дополнительной задачей является сравнение результатов оценки значимости с помощью регрессий и методом событийного анализа.
Далее работа построена следующим образом. Первоначально описываются аналогичные существующие исследования и полученные в них результаты. Затем анализируются используемые в исследовании индикаторы и их возможное влияние на финансовые рынки. Затем дается общее описание двух основных моделей, используемых в расчетах. В следующей главе дается описание эмпирических результатов, которое разделено на долгосрочную и краткосрочную реакцию рынков. После чего следует заключение с итоговыми выводами, полученными в работе.
Вывод
В данной главе описываются этапы проводимых расчетов, приводятся полученные результаты и описываются возможные причины и выводы.
Долгосрочная часть
Первоначально, для построения E-GARCH модели необходимо провести общий тест выборки на наличие ARCH эффекта, то есть на наличие у данных изменчивости волатильности.
Тест LM для авторегрессионной условной гетероскедастичности (ARCH)
В данной выборке присутствует ARCH эффект, поэтому можно использовать E-GARCH модель.
, где все показатели должны выражать относительное изменение в данном месяце относительно предыдущего.
Так как различные индикаторы могут измеряться в абсолютных или относительных показателях, то для каждого индикатора была выбрана своя формула расчета: Таблица 1 - Список используемых переменных с расшифровкой и формулой расчета
Котировки индекса ММВБ
Индекс потребительских цен (м/м)
Заказы на товары длительного пользования (м/м)
Продажи на вторичном рынке жилья
Уровень безработицы
Изменение числа занятых в несельскохозяйственном секторе
Индекс деловой активности в непроизводственном секторе
Индекс деловой активности в производственном секторе
Базовый индекс розничных продаж в США (м/м)
Индекс доверия потребителей
Значимое долгосрочное влияние на котировки российского фондового рынка за период с 2008 по 2016 годы оказывали публикации показателей инфляции, безработицы, числа занятых в несельскохозяйственном секторе, обоих индексов деловой активности, а также публикация индекса розничных продаж.
При этом следует отметить, что только знаки коэффициентов при показателях инфляции и индексов деловой активности соответствуют теории.
При этом результаты оценивания волатильности показали отсутствие эффекта левериджа, то есть российский фондовый рынок симметрично реагирует как на положительные, так и на отрицательные новости об экономике США.
Таблица 2 - Результаты построения модели долгосрочной зависимости российского фондового рынка от американских макроэкономических индикаторов
Показатель Коэффициент p-values
Базовый индекс потребительских цен (ИПЦ) в США (м/м) -11.04 0.017
Базовые заказы на товары длительного пользования в США (м/м) -0.00 0.999
Продажи на вторичном рынке жилья в США 0.01 0.939
Уровень безработицы в США 0.45 0.012
Изменение числа занятых в несельскохозяйственном секторе США -0.01 0.020
Индекс деловой активности в непроизводственном секторе (PMI) США от ISM 0.31 0.005
Индекс деловой активности в производственном секторе (PMI) США от ISM 0.32 0.000
Базовый индекс розничных продаж в США (м/м) -2.06 0.035
Индекс доверия потребителей США от CB 0.02 0.690
По результатам построения данной модели невозможно сделать однозначные выводы. С одной стороны очевидна значимая зависимость российского финансового рынка от тенденций в развитии экономики США. С другой стороны, у большинства значимых индикаторов направление связи противоречит теоретическому обоснованию.
Поэтому, скорее всего, долгосрочная зависимость фондового рынка России от США выражается через другие переменные (например, курса рубля к доллару), а зависимость с вышеуказанными переменными является косвенной.
Краткосрочная реакция доходностей
В данном разделе будет дана оценка краткосрочной реакции фондового рынка России на публикации американских макроэкономических индикаторов. Все расчеты представлены отдельно для каждого индикатора и рассчитаны для 3 бизнес-циклов.
В таблицах первоначально дается информация о коэффициентах, полученных с помощью регрессий (Re). При расчетах по существующей выборке теста на авторегрессионную условную гетероскедастичность (ARCH) было выявлено отсутствие ARCH эффекта. Поэтому в данной ситуации применялась не GARCH модель (как в расчетах долгосрочной части), а стандартная регрессия вида:
Где MICEX - доходность индекса ММВБ за период с 10 минут до публикации индикатора до 20 минут после публикации.
News - разница между фактическим значением индикатора и его прогнозной величиной, скорректированной на стандартной отклонение индикатора за последний год ( ). Сделано это для приведения всех индикаторов к единообразному виду, так как новость об увеличении инфляции в США с 0,1% прогноза до 0,2% (то есть в 2 раза) и известие об изменении безработицы с 7% прогноза до 14% (также в 2 раза) должно вызвать разную по силе реакцию на фондовом рынке.
После указания полученных коэффициентов в таблицах указываются коэффициенты аналогичных регрессий построенных не по доходности индекса ММВБ, а по изменению волатильности его доходности на основе минутных котировок (Vol). Для этого рассчитывается корень из дисперсии его доходностей во время публикации (10 минут до события и 20 минут после новости) и находится его отношение к нормальной волатильности индекса в данный день до событийного окна (период с 40-й минуты до публикации до 10-й минуты перед публикацией). Затем с помощью регрессий осуществляется анализ зависимости изменения волатильности фондового рынка от публикации индикаторов. Так как различные типы публикаций (лучше, хуже или наравне с прогнозом) могут влиять на волатильность с различной силой и в различных направлениях, то помимо разделения по бизнес-циклу были осуществлены отдельные расчеты для каждого типа публикаций.
Последующие данные в таблицах, указанных ниже, относятся к анализу реакции котировок методом event study, описанным выше. Внизу таблиц указаны графики средних значений накопленной "нетипичной" доходности индекса во время событийного окна публикации индикатора (в разрезе типа публикации и бизнес-цикла).3 строки выше показывают результаты тестирования t-теста Стьюдента на значимость полученных результатов "нетипичной" доходности в 1-ю минуту после публикации (1мин), накопленную доходность в первые 2 минуты (2мин) и накопленную "нетипичную" доходность котировок за весь период событийного окна (Car). Первые 2 показателя позволяют оценить скорость реакции российского фондового рынка на новую информацию, а последний показатель говорит об общей значимости реакции рынка на публикацию.
При всех коэффициентах ставятся пояснительные символы ****, ***, **, *, что отражает значимость коэффициентов при 1%, 5%, 10% и 20% уровне значимости соответственно.
Результаты по анализу базового индекса потребительских цен (ИПЦ) в США указаны в таблице 3.
Согласно регрессионному анализу данный индикатор не оказывает значимого влияния на доходности индекса на всем рассматриваемом промежутке. Значимое влияние на волатильность доходности отмечается при всех 3 бизнес-циклах, но каждый раз при различном типе публикации, что не позволяет сделать однозначный вывод плохие или хорошие новости по инфляции оказываются важнее для российских инвесторов. В целом регрессионный анализ показывает скорее безразличие фондового рынка к публикации данного индикатора.
Метод событийного анализа не столь категоричен с заключениями и позволяет оценить изменчивость настроений инвесторов. Во время кризиса инвесторы значительно реагируют на публикации индикатора в случае, если фактическое значение оказывается ниже прогнозируемого, то есть реакция сильнее на хорошие новости. Тем не менее, реакция значимая и положительная в первые минуты после объявления, после чего котировки корректируются в обратном направлении, и продолжается негативный тренд. Таким образом, можно отметить, что реакция соответствует теории, но вскоре подавляется общим негативным настроением на рынке, поэтому неудивительно, что регрессионный анализ не выявил значимой и однозначной реакции рынка.
В период экономического роста происходит обратная ситуация. Инвесторы значимо и негативно реагируют на плохие новости об инфляции в США, причем значимость данной реакции уменьшается со временем. Во время последнего бизнес-цикла инвесторы реагируют разнонаправленно, и влияние индикатора является малозначимым. В результате можно заключить, что во время ярко выраженных экономических циклов инвесторы значимо реагируют на новости, идущие в разрез с текущей экономической ситуацией. Связь индикаторы с доходностью является обратно пропорциональной. Однако данная реакция является краткосрочной и в среднесрочной перспективе не должна оказывать значимое влияние на котировки фондового индекса.
Таблица 3 - Базовый индекс потребительских цен (ИПЦ) в США
Кризис (2008-2010) Экономический рост (2010-2013) Смешанный этап (2014-2016)
1мин **** Не значимо Не значимо Не значимо Не значимо **** Не значимо Не значимо Не значимо
2мин *** Не значимо Не значимо Не значимо Не значимо *** Не значимо ** Не значимо
CAR ** **** **** **** **** ** **** Не значимо ****
Ниже прогноза
Равно прогнозу
Выше прогноза
В таблице 4 показаны результаты расчетов по индикатору "Базовые заказы на товары длительного пользования в США". В целом можно отметить, что реакция российского фондового рынка на публикацию данного индикатора является достаточно слабой на протяжении всего рассматриваемого периода. Регрессионный анализ не выявил значимого воздействия на доходность рынка, на волатильность влияние оказалось значимым также только во время экономического роста и только при плохих новостях. С другой стороны, согласно методу событийного анализа наиболее значимая реакция за все время происходила во время экономического роста при хороших новостях. Определенной закономерности в направлении реакций в зависимости от соотношения фактического и прогнозного значений выявить невозможно. Стоит указать, что реакция на публикацию индикатора заметно уменьшилась с началом внутреннего кризиса России с 2014 года.
Похожая ситуация с индикатором продаж на вторичном рынке жилья в США, результаты которого указаны в Таблице 4. Во время кризисных явлений негативные новости по показателю значимо увеличивают волатильность фондового рынка, но никак не отражаются на его доходности. Положительные новости показывают значимую реакцию и во время кризиса и во время периода экономического подъема. Тем не менее, реакция на одинаковые новости разнонаправленная, и, на мой взгляд, скорее говорит о влиянии индикатора на волатильность, чем на доходность индекса. В последние годы, важность индикатора для инвесторов также заметно уменьшилась.
Таблица 4 - Базовые заказы на товары длительного пользования в США (м/м)
Кризис (2008-2010) Экономический рост (2010-2013) Смешанный этап (2014-2016)
Результаты влияния уровня безработицы в США, показанные в Таблице 6 являются наиболее неоднозначными. Несмотря на видимую публичную значительность индикаторы для инвесторов, расчеты приводят к обратному выводу. Согласно графикам везде видна значительная и достаточно быстрая реакция в первые минуты после публикации новости. Тем не менее, большинство данных графиков объясняются единичными случаями существенной реакции на новость, которые вызвали смещение средних показателей за период. Общая незначимость или малая значимость реакции подтверждает данный факт. В целом можно заключить, что данный индикатор не оказывает значимого и постоянного влияния на российский фондовый рынок.
Второй индикатор рынка труда США (Изменение числа занятых в несельскохозяйственном секторе США), показанный в
Таблица 7 оказался более существенным для российских инвесторов. Особенно проявилось данная зависимость в последние годы экономического подъема, а затем смешанной ситуации кризиса в России и восстановления в мировой экономике. Значимость данной взаимосвязи подтверждается и регрессионным анализом и методом событийного анализа. В первую очередь реакция происходит на положительные новости о рынке труда. Тем не менее, в период роста реакция продолжалась на протяжении всего событийного окна, а в последние годы после краткосрочной реакции, котировки уходили в обратном направлении (что вызвало общий нелогичный знак в регрессии в данном периоде). В целом можно заключить значимость влияния положительных новостей по данному индикатору на фондовый рынок России в краткосрочной перспективе, но снижение влияния в среднесрочном периоде в последние годы.
Таблица 6 - Уровень безработицы в США
Кризис (2008-2010) Экономический рост (2010-2013) Смешанный этап (2014-2016)
Результаты тестирования индекса деловой активности в непроизводственном секторе (PMI) США от ISM указаны в Таблице 5. Согласно регрессионному анализу данный индикатор оказывал значимое влияние на доходность российского фондового рынка в первые 2 рассматриваемых отрезка времени, что соответствует выводам работы Nikkinen (2006) . При этом волатильность рынка на публикации значимо реагирует только в последние годы при положительных новостях.
Выводы тестирования методом событийного несколько противоречивы. В период кризиса значимой оказывалась реакция в первые минуты после публикации, что хорошо заметно и на графиках. Причем направление реакции соответствует коэффициенту, полученному с помощью регрессии. Поэтому можно отметить, что данный вывод существенно подкреплен расчетами. Тем не менее, данная реакция не соотносится с теоретическими обоснованиями. Возможно, в период кризиса инвесторы больше опасались снижения государственной поддержки экономики США, и поэтому негативно относились к новостям о восстановлении экономики. Другим объяснением могут быть непосредственно интересы России как финансового рынка. Финансовый рынок США является менее рискованным, но и менее доходным конкурентом развивающихся рынков. В период кризисных явлений российские инвесторы могли опасаться, что при малейших признаках восстановления глобальные инвесторы предпочтут вернуться в "тихую гавань" на рынки США. Таким образом, российские инвесторы позитивно реагировали на отрицательные новости изза океана. Тем не менее, стоит отметить, что итоговая реакция рынка оказалась незначимой в данный период, согласно выводам событийного анализа. То есть данные импульсы доходностей носили кратковременный характер.
В период экономического подъема значимой оказалась реакция и в первую минуту и по итогам рассмотрения всего событийного окна. Знак коэффициента в регрессии, отражающий влияние на доходность, полностью соответствует теории. Тем не менее, при рассмотрении на графиках "нетипичной доходности" оказывается, что инвесторы реагируют негативно на любое отклонение фактического значения индикатора от прогнозируемого.
В последний рассматриваемый бизнес-цикл влияние индикатора в некоторой степени снизилось. На негативные новости рынок реагирует значимо, но достаточно слабо. Положительные новости первоначально вызывают рост котировок и "аномальной" доходности, но затем направление реакции меняется, и доходность значимо уходит в отрицательную зону, что говорит скорее о неоднозначности трактовки данного индекса инвесторами. Тем не менее, по итогам рассмотрения всего анализируемого периода, можно сказать, что данный индикатор оказывал существенное влияние на российский рынок по сравнению с другими индикаторами.
Таблица 8 - Индекс деловой активности в непроизводственном секторе (PMI) США от ISM
Кризис (2008-2010) Экономический рост (2010-2013) Смешанный этап (2014-2016)
В Таблице 9 показаны результаты индекса деловой активности в производственном секторе (PMI) США от ISM. Во время кризиса инвесторы значимо реагировали на публикации индекса, но влияние исчезало через несколько минут и доходности возвращались к исходным значениям.
В период экономического подъема интерес инвесторов к данному показателю существенно увеличился. Регрессионный анализ показывает значимое увеличение волатильности рынка после негативных новостей. Событийный анализ вообще отмечает значимость реакции и в первую минуту и по результатам полного анализа. При этом доходность в последних двух периодах увеличивается независимо от направления отклонений фактического значения от прогнозного. В последние годы волатильность на негативные новости реагирует также значимо, но уже существенно слабее в абсолютных значениях. При этом реакция в первые минуты после публикации и вовсе превратилась в незначимую.
В следующей Таблица 10 показаны результаты базового индекса розничных продаж в США. В данном случае можно отметить, что в первый и последний период ярко выражена значимая и существенная реакция на доходности позитивных новостей в первом случае и негативных во втором соответственно. При этом направление реакции соответствует теории и является процикличной. В период экономического подъема инвесторы слабее, но также значимо и одинаково реагируют как на положительные, так и на отрицательные новости. Данный вывод подтверждается и регрессионным анализом, отмечающим значимость коэффициента также с положительным, то есть процикличным знаком.
Таблица 9 - Индекс деловой активности в производственном секторе (PMI) США от ISM
Кризис (2008-2010) Экономический рост (2010-2013) Смешанный этап (2014-2016)
В Таблице 11 отражены результаты последнего индикатора в данном исследовании - индекса доверия потребителей США от CB. Данный индикатор показал значимое влияние на доходности во время кризиса и в смешанный период, согласно обоим методам анализа. Одной из причин может являться фундаментальная основа индекса - его психологическая и субъективная составляющая. Улучшение настроений и подъем доверия в экономике в периоды спада является важным и опережающим показателем, что определяет его значимость для инвесторов. Во время экономического подъема данный индикатор становится менее показательным и снижает свою "важность" для российских инвесторов. Также можно отметить, что во время кризиса фондовый рынок в первую очередь реагировал на негативные новости снижением доходностей и волатильности, несущественно реагирую на положительные известия, что не совсем логично. В последние годы реакция рынка стала одинаково значимой и на положительные, и на отрицательные публикации.
Таблица 11 - Индекс доверия потребителей США от CB
Кризис (2008-2010) Экономический рост (2010-2013) Смешанный этап (2014-2016)
1мин *** *** Не значимо Не значимо Не значимо Не значимо
2мин **** * Не значимо Не значимо *** *
CAR **** Не значимо **** **** **** ****
Ниже прогноза
Выше прогнозаВ данной работе анализируется взаимосвязь между публикациями 9 макроэкономических индикаторов (ИПЦ, заказы на товары длительного пользования, продажи на вторичном рынке жилья, уровень безработицы, изменение числа занятых в несельскохозяйственном секторе, индекс деловой активности в непроизводственном секторе, индекс деловой активности в производственном секторе, базовый индекс розничных продаж, индекс доверия потребителей) и котировками российского фондового рынка за период с 2008 по 2016 год. Для этого используется E-GARCH модель, стандартные регрессии и метод событийного анализа. Весь рассматриваемый период разделен на 3 бизнес-цикла. При этом рассматривается влияние публикации индикаторов на котировки в долгосрочной перспективе, а также в краткосрочной перспективе на доходность и волатильность индекса ММВБ.
В долгосрочной перспективе значимое влияние на российский фондовый рынок оказывает базовый индекс потребительских цен (ИПЦ) в США, оба индикатора рынка труда, также оба индекса деловой активности, а также базовый индекс розничных продаж в США. При этом отмечено, что финансовый рынок России с одинаковой силой реагирует и на отрицательные, и на положительные новости из США.
При анализе краткосрочной реакции значимость влияния значительно меняется в зависимости от типа новости (плохая или хорошая) и бизнес-цикла. При публикациях ИПЦ инвесторы значимо реагируют на информацию о снижении инфляции в кризис и, наоборот, о повышении инфляции во время экономического подъема, при этом зависимость котировок имеет отрицательное направление. Реакция на заказы на товары длительного пользования, продажи на вторичном рынке жилья является значимой в некоторые промежутки времени, но слабой и разнонаправленной, поэтому подтверждается влияние скорее на волатильность. При анализе индикаторов рынка труда более значимым оказался показатель изменения числа занятых в несельскохозяйственном секторе. Рынок значимо реагирует на публикацию положительных новостей. Тем не менее, реакция быстро угасает, и доходность возвращается на нормальные уровни. Индекс деловой активности в непроизводственном секторе оказался одним из наиболее значимых для российских инвесторов, что подтверждает выводы статьи Nikkinen (2006) . Тем не менее, направление реакции неоднозначно. Во время кризиса инвесторы реагируют обратно пропорционально новости, а во время экономического подъема реакция на отклонение фактического показателя от прогнозного всегда негативная. Что касается индекса деловой активности в производственном секторе, то реакция на отрицательное значение данного индекса в кризис являлась значимой в первые минуты, но после этого угасала. В период экономического подъема общий интерес инвесторов к данному индексу увеличился, но значимое влияние оказывалось в основном на волатильность котировок, особенно сильное влияние происходило после негативных новостей. Относительно базового индекса розничных продаж влияние также сильно колеблется в зависимости от бизнес-цикла. Во время кризиса инвесторы значимо положительно реагируют на позитивные новости. В последние годы, наоборот, значимая отрицательная реакция проявляется только на негативные новости. В период экономического подъема инвесторы одинаково реагируют и на хорошие, и на плохие новости, но сила реакция существенно меньше. Индекс доверия потребителей вызывает значимую прямо пропорциональную реакцию в период кризиса и в последние годы, то есть в периоды "волнений" на финансовых рынках. Значимость влияния во время экономического подъема существенно ниже. В целом по большинству индикаторам можно обобщить, что реакция на них заметно уменьшилась в последние годы. Главной причиной, на мой взгляд, является тот факт, что в текущий момент динамика котировок практически полностью зависит от цен на нефть, курса рубля и политических решений относительно санкций.
В целом стоит отметить, что полученные выводы соотносятся с уже существующими исследованиями. Реакция фондового рынка на публикацию макроэкономических индикаторов сильно зависит от текущего бизнес-цикла. Кроме того, стоит отметить, что фондовый рынок России можно назвать умеренно эффективным, так как на большинство важных для инвесторов публикаций рынок значимо реагировал в первую или вторую минуту после публикации.
Список литературы
1. Федорова Е.А., Панкратов К.А. Влияние макроэкономических факторов на фондовый рынок России // Проблемы прогнозирования. - 2010. - №.2.
2. Теплова Т.В. Влияние дивидендных выплат на рыночную оценку российских компаний: эмпирическое исследование методом событийного анализа на российских и зарубежных торговых площадках // Аудит и финансовый анализ. - 2008. - Т.2. - С.1-15.
3. Ямароне Р. Основные экономические индикаторы: учебное пособие [для студентов вузов] // М.: СМАРТБУК. - 2010.
4. Agudelo D., Alvarez M., Osorno Y. Reaccion De Los Mercados Accionarios Latinoamericanos a Los Anuncios Macroeconomicos (Latin-American Stock Market"s Reaction to Macroeconomic Announcements) // Center for Research in Economics and Finance (CIEF), Working Papers. - 2009. - №.09-07.
5. Agudelo D., Gutierrez A. Anuncios Macroeconomicos Y Mercados Accionarios: El Caso Latinoamericano (Macroeconomics and the Stock Market: The Case of Latin America) // Center for Research in Economics and Finance (CIEF), Working Papers. - 2011. - №.11-17.
6. Albuquerque R., Vega C. Economic News and International Stock Market Co-movement* // Review of Finance. - 2009. - Т.13. - №.3. - С.401-465.
7. Andersen T.G. et al. Real-time price discovery in global stock, bond and foreign exchange markets // Journal of International Economics. - 2007. - Т.73. - №.2. - С.251-277.
8. Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity // Journal of econometrics. - 1986. - Т.31. - №.3. - С.307-327.
9. Bollerslev T., Cai J., Song F. M. Intraday periodicity, long memory volatility, and macroeconomic announcement effects in the US Treasury bond market // Journal of empirical finance. - 2000. - Т.7. - №.1. - С.37-55.
10. Bomfim A.N. Pre-announcement effects, news effects, and volatility: Monetary policy and the stock market // Journal of Banking & Finance. - 2003. - Т.27. - №.1. - С.133-151.
11. Boyd J.H., Hu J., Jagannathan R. The stock market"s reaction to unemployment news: Why bad news is usually good for stocks // The Journal of Finance. - 2005. - Т.60. - №.2. - С.649-672.
12. Brown S. J., Warner J. B. Measuring security price performance // Journal of financial economics. - 1980. - Т.8. - №.3. - С. 205-258.
13. Brown S. J., Warner J. B. Using daily stock returns: The case of event studies // Journal of financial economics. - 1985. - Т.14. - №.1. - С.3-31.
14. Dimpfl T. The impact of US news on the German stock market-An event study analysis // The quarterly review of economics and finance. - 2011. - Т.51. - №.4. - С.389-398.
15. Flannery M.J., Protopapadakis A. A. Macroeconomic factors do influence aggregate stock returns // Review of Financial Studies. - 2002. - Т.15. - №.3. - С.751-782.
16. Geske R., Roll R. The fiscal and monetary linkage between stock returns and inflation // The Journal of Finance. - 1983. - Т.38. - №.1. - С.1-33.
17. Graham M., Nikkinen J., Sahlstrom P. Relative importance of scheduled macroeconomic news for stock market investors // Journal of Economics and Finance. - 2003. - Т.27. - №.2. - С.153-165.
18. Gunasekarage A., Pisedtasalasai A., Power D. M. Macroeconomic influence on the stock market: evidence from an emerging market in South Asia // Journal of Emerging Market Finance. - 2004. - Т.3. - №.3. - С.285-304.
19. Gurgul H., Wojtowicz T. The impact of US macroeconomic news on the Polish stock market // Central European Journal of Operations Research. - 2014. - Т.22. - №.4. - С.795-817.
20. Gurgul H., Wojtowicz T. The Response of Intraday ATX Returns to US Macroeconomic News* // Finance a Uver. - 2015. - Т.65. - №.3. - С.230.
21. Engle R.F. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation // Econometrica: Journal of the Econometric Society. - 1982. - С.987-1007.
22. Fair R.C. Events That Shook the Market* // The Journal of Business. - 2002. - Т.75. - №.4. - С.713-731.
23. Fama E.F. et al. The adjustment of stock prices to new information // International economic review. - 1969. - Т.10. - №.1. - С.1-21.
24. Fama E.F. Stock returns, real activity, inflation, and money // The American Economic Review. - 1981. - Т.71. - №.4. - С.545-565.
25. Hanousek J., Kocenda E., Kutan A. M. The reaction of asset prices to macroeconomic announcements in new EU markets: Evidence from intraday data // Journal of Financial Stability. - 2009. - Т.5. - №.2. - С. 199-219.
26. Harju K., Hussain S. M. Intraday seasonalities and macroeconomic news announcements // European Financial Management. - 2011. - Т.17. - №.2. - С.367-390.
27. Hsing Y. et al. Effects of macroeconomic variables on the stock market: The case of the Czech Republic // Theoretical and Applied Economics. - 2011. - Т.7. - №.7. - С.53.
28. Hussainey K., Khanh Ngoc L. The impact of macroeconomic indicators on Vietnamese stock prices // The Journal of Risk Finance. - 2009. - Т.10. - №.4. - С.321-332.
29. Kim S.J. The spillover effects of US and Japanese public information news in advanced Asia-Pacific stock markets // Pacific-Basin Finance Journal. - 2003. - Т.11. - №.5. - С.611-630.
30. Kim S.J., MCKENZIE M.D., Faff R.W. Macroeconomic news announcements and the role of expectations: evidence for US bond, stock and foreign exchange markets // Journal of Multinational Financial Management. - 2004. - Т.14. - №.3. - С.217-232.
31. Li L., Hu Z. Responses of the stock market to macroeconomic announcements across economic states. - 1998.
32. Lucca D.O., Moench E. The Pre?FOMC Announcement Drift // The Journal of Finance. - 2015. - Т.70. - №.1. - С.329-371.
33. MCQUEEN G., Roley V. V. Stock prices, news, and business conditions // Review of financial studies. - 1993. - Т.6. - №.3. - С.683-707.
34. Nguyen T., Ngo C. Impacts of the US macroeconomic news on Asian stock markets // The Journal of Risk Finance. - 2014. - Т.15. - №.2. - С.149-179.
35. Nikkinen J. et al. Global stock market reactions to scheduled US macroeconomic news announcements // Global Finance Journal. - 2006. - Т.17. - №.1. - С.92-104.
36. Nikkinen J., Sahlstrom P. Scheduled domestic and US macroeconomic news and stock valuation in Europe // Journal of multinational financial management. - 2004. - Т.14. - №.3. - С. 201-215.
37. Panetta F. The stability of the relation between the stock market and macroeconomic forces // Economic Notes. - 2002. - Т.31. - №.3. - С.417-450.
38. Savor P., Wilson M. How much do investors care about macroeconomic risk? Evidence from scheduled economic announcements // Journal of Financial and Quantitative Analysis. - 2013. - Т.48. - №.02. - С.343-375.
39. Scholes M.S. The market for securities: Substitution versus price pressure and the effects of information on share prices // The Journal of Business. - 1972. - Т.45. - №.2. - С.179-211.
40. Singh M., Nejadmalayeri A., Lucey B. Do US macroeconomic surprises influence equity returns? An exploratory analysis of developed economies // The Quarterly Review of Economics and Finance. - 2013. - Т.53. - №.4. - С.476-485.
41. Wongswan J. Transmission of information across international equity markets // Review of Financial Studies. - 2006. - Т. 19. - №.4. - С.1157-1189.
Размещено на .ru
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
